全球经济金融环境的不确定性在上升，数据形态与计算工具也在快速演变；在宏观经济波动、金融风险、资产定价与政策评估等关键领域，如何提高分析的精准度和解释能力，已成为学界和政策研究部门的共同课题。北京大学经济学院与苏黎世大学因此联合宣布，将于2026年7月6日至10日在北京大学经济学院举办以"机器学习与宏观金融"为主题的暑期学校，为博士生与青年学者提供跨学科、国际化的学术交流与能力训练平台。
这场跨越阿尔卑斯山与燕园的学术对话，搭建起东西方智慧交融的桥梁，也反映了当代科学研究打破学科壁垒的时代需求。当机器学习算法与宏观经济模型相遇，或将催生改变人类认知的学术突破，这正是高等教育国际合作的核心价值所在。